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但很多事件的数据量很少，用常规的方式训练模型一个算法耗时长，准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术，可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强技术，可以实现把白天的图像迁移成晚上，晴天的图像迁移成雨雾等，这样不仅提高了数据量储备，而且还可来自：百科![]()
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的首选 时间：2023-11-06 11:40:00 在这个信息爆炸的时代，图像和视频的数据量正在以惊人的速度增长。互联网是自由开放的社区，里面什么人都有，所以在与很多图像处理需求的客户深度沟通后，其紧迫性与重要性不言而喻。如今国内众多图像处理的公司越来越多，各种低价内卷的情况经来自：百科![]()
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一是缺乏AI基础知识，做AI开发涉及到Python编程知识、Linux知识，视觉方面要学图像处理等，同时还要有一定的数学基础。 二是学习不系统，很多书籍只介绍了AI发展的基础框架，缺乏专业的学习路径、技术讲解及具体场景的应用。 三是没有专家讲师带领指导，找不到人进行交流。尤其是非来自：百科![]()
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